Universidade de Trás-os-Montes e Alto DouroJoão Paulo Freitas Pereira12 de julho de 2022O impacto de medidas de confinamento social no controlo da COVID-19 em PortugalProva de Mestrado de Bioinformática e Aplicações às Ciências da Vidahttps://pereirajpf.github.io/Thesis_Presentation_JPereira/IntroduçãoCOVID-19 in-CTRL Financiado pelo programa RESEARCH4COVID - FCTjn.pt, 23 Março 2021. Fonte: LusaObjetivosAnálise ExploratoriaModelação MatemáticaDadosProcessamentoTransformaçãoAnalise exploratóriaFunções para o desenho dos gráficos- violinBoxPlot()- linePlot()- linePlot 2var()- HistPlot()Analise exploratóriaGéneroTempoGrupo etárioRegião (ARS)Tipo de Hospitalização (com e sem UCI)Ajuste a distribuições estatísticasSem UCITempo de permanênciaTempo até falecimentoCom UCIConclusões da análisehttps://github.com/Pereirajpf/COVID19_Hospitalization_data_Portugal- Percentagem UCI e taxa de mortalidade mudaram ao longo do tempo.- Paciente UCI passam mais tempo em hospital, independente do resultado da hospitalização.- Homem são mais hospitalizados m UCI, mas tem igual tempo de permanencia e taxa mortalidade- Idade condiciona taxa de hospitalização, o Tempo de permanencia (LoS), percentagem pacientes UCI e mortalidde. https://doi.org/10.1101/2022.03.03.22271349Modelos EpidemiológicosSIR modelSEIR modelCOVID-19 Vaccination modelW. O. Kermack & A. G. McKendrickhttps://doi.org/10.3934/MBE.2022043COVID-19 inCTRL modelEstrutura do modeloCenários de confinamentoMatrizes de contactoSistema de equações diferenciaishttps://doi.org/10.3390/math9101084COVID-19 inCTRL Vaccination modelCenários de perda de imunidadeEstrutura do modeloSistema de equações diferenciaishttps://doi.org/10.1101/2021.12.10.21267618run_model() functionrun_model() heterogeneidadepackage DeSolvefuncão ode()inCTRL Engine ()https://github.com/Pereirajpf/inCTRL_modeling_engineUtilização do inCTRL Engine1.2.3.4.5.ConclusõesLisboa, 27 de Abril de 2021Capela do Espírito Santo, UTAD
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  1. Backgroud
  2. Main Page
  3. Introdução
  4. Objetivos
  5. Dados
  6. Analise exploratória
  7. Analise exploratória 2
  8. Ajuste a distribuições estatísticas
  9. Conlusão da análise
  11. Modelos Epidemiológicos
  12. COVID-19 inCTRL model
  13. COVID-19 inCTRL Vaccination model
  14. run_model() function
  15. run_model() heterogeneidade
  16. inCTRL Engine()
  17. Utilização do inCTRL Engine()
  19. Conclusões